El futuro del IoT: AI

En el evento IoT Tech Expo Global de la semana pasada en Londres, más de 100 ponentes, incluidos líderes de Nokia, Netflix, Vodafone, Verizon, Dell y Huawei, presentaron contenido y discusiones de liderazgo.

Expertos de la industria en el campo de Internet de las cosas discutieron tecnología y soluciones bajo el concepto de "Potenciando el mundo conectado con IoT". La conectividad inteligente, IoT celular de bajo consumo de energía, soluciones ambientales y IoT industrial impulsado por AI fueron los temas principales.

La próxima generación de IoT industrial

Asdrubal Pichardo, CEO de PerfectPattern y Vernaio, habló sobre nuevas soluciones que se acoplan con dispositivos IIoT para maximizar el rendimiento, evitar interrupciones y monitorear continuamente los activos.

Pichardo explicó que los motores de AI de próxima generación pueden impulsar las aplicaciones de IIoT para todos los sectores. Si bien la optimización de AI en IIoT no es nueva, desarrollar estas aplicaciones es tradicionalmente una tarea que consume mucho tiempo, ya que los datos que producen las máquinas y dispositivos IIoT deben ser limpiados para el uso de AI.

Los modelos de aprendizaje automático que impulsan el análisis de AI también requieren que los científicos de datos clasifiquen grandes cantidades de datos sin procesar para seleccionar las "características", es decir, los datos que son valiosos en el análisis predictivo y que utilizan los algoritmos.

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Pichardo explicó que las nuevas soluciones de AI están interrumpiendo el sector porque no requieren ninguna preparación de datos. ¿Cómo funcionan? Las aplicaciones de AI ya están desarrolladas, probadas, optimizadas y demostradas como eficientes. Están alojadas en la nube y se conectan a los dispositivos IIoT del piso de producción a través de una pasarela IIoT o concentrador que se conecta a un dispositivo de borde. Los dispositivos IIoT alimentan datos sin procesar al dispositivo de borde, y la pasarela los carga regularmente en la nube.

En la nube, las soluciones de AI IIoT almacenan datos históricos y en tiempo real, que utilizan para una amplia gama de optimizaciones, detecciones de riesgos y orientación para resolver problemas. Estas soluciones de IIoT sin código están listas para tener un impacto significativo en todas las industrias, ayudándoles a gestionar mejor sus complejos dispositivos y recursos del piso de producción sin requerir experiencia en ciencia de datos.

Para contrarrestar las interrupciones, un desafío principal para IIoT, las soluciones de AI en la nube están diseñadas para identificar la causa raíz de las interrupciones. Además, proporcionarán alertas y recomendaciones, detectando posibles interrupciones de las máquinas antes de que ocurran. El tiempo de inactividad y el mantenimiento de IIoT pueden verse significativamente afectados por estos sistemas.

La planificación de producción impulsada por AI también puede optimizar los recursos de producción y mejorar el tiempo de entrega. AI considera todo el ciclo de vida de producción, desde la entrada de materia prima hasta los dispositivos IIoT, los trabajadores y las etapas de producción. Puede identificar brechas y guiar a los gerentes de planificación a través de la eliminación de déficits.

La analítica y la interconectividad son ahora un requisito imprescindible. IIoT está alcanzando su máximo de madurez, generando flujos de terabytes de datos a través de miles de sensores y dispositivos. La próxima generación de IIoT puede "aprender" y mejorar, impulsada por datos y AI.

Los gerentes del piso de producción y los ingenieros de planificación también se benefician de una única fuente de verdad: los paneles de control de AI que monitorean constantemente todos los dispositivos y activos de IIoT, y detectan interrupciones antes de que ocurran. Desde el consumo de energía hasta los cuellos de botella o las emisiones de CO2, se puede monitorear de cerca cada aspecto de la línea de producción.

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Pichardo dio un ejemplo real de cómo este concepto de fábrica inteligente puede impactar a una empresa. En la industria papelera, donde las roturas de hojas ocurren sin previo aviso, miles de veces al año, causando que las plantas detengan la producción y pierdan material y tiempo, la AI-IIoT ayudó a una empresa a detectar las roturas antes de que ocurrieran el 77% del tiempo. El impacto total de la detección temprana de interrupciones para esta planta de fábrica de papel se estimó en $2.1 millones de ahorro.

Conectividad inteligente: IoT celular de bajo consumo de energía

A medida que las redes globales 2G y 3G se van retirando por parte de los operadores de todo el mundo y se implementan nuevas tecnologías, el sector de la conectividad IoT se encuentra en una encrucijada. La tecnología Open-RAN y las redes 5G están entrando en escena, y las conexiones celulares de bajo consumo de energía han cobrado protagonismo.

Iain Davidson de Wireless Logic habló sobre la IoT de banda estrecha y la comunicación LTE Machine Type a largo plazo. Examinó los compromisos técnicos y comerciales entre el bajo consumo de energía, la eficiencia operativa y el costo de propiedad. Davidson explicó que la conectividad inteligente es la clave para construir tecnologías más resilientes, escalables y seguras.

"Las tecnologías LPWAN, como la IoT de banda estrecha y LTE-M, fueron diseñadas para extender la vida útil de la batería, ser más rentables, funcionar mejor en ubicaciones interiores o subterráneas, y ser una alternativa o camino de migración desde las tecnologías 2G y 3G", dijo Davidson.

Davidson luego explicó que las nuevas tecnologías como LoRaWAN resultan ser muy eficientes, pero no están disponibles en todos los países. Agregó que las tecnologías más maduras como 4G LTE Cat 1 son excelentes alternativas a la banda estrecha y probablemente la mejor opción para algunas empresas e industrias.

Los dispositivos móviles de IoT equipados con sensores pequeños y baterías de mayor duración, por ejemplo, los utilizados en agricultura inteligente o en ciudades inteligentes, se benefician de la conectividad de baja energía. Las características del dispositivo y la red, como el modo de ahorro de energía, que se encuentra en la banda estrecha y LTE, desactivan periódicamente un dispositivo, lo ponen en modo de suspensión y permiten ahorrar energía.

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Davidson explicó que el problema crítico es que este tipo de dispositivo esté en modo de suspensión pero aún registrado en la red. Agregó que debido a que no todas las tecnologías de conectividad tienen este tipo de características, las empresas deben tener en cuenta la energía como un componente principal al construir redes de IoT.

La "Recepción discontinua extendida" es otra característica a tener en cuenta, ya que prolonga la capacidad de PSM y ayuda a reducir aún más el consumo de energía de IoT al apagar el receptor periódicamente.

El consumo dependerá de qué redes brinden estas características. Otros aspectos como la frecuencia de transmisión de datos, las actualizaciones y el número de sensores también afectarán el consumo de energía. Davidson agregó que LTE Cat 1 y Cat 4 son las tecnologías 4G LTE más populares y han estado disponibles durante más de diez años.

"La IoT de banda estrecha y LTM aparecen ratificados junto con LTE Cat 1", explicó Davidson.

La IoT de banda estrecha y LTM están diseñadas para ser robustas y eficientes operativamente, proporcionar baja latencia y ofrecer una propiedad de costo real. Pero según Davidson, las empresas no deben considerar estas tecnologías como una panacea. En algunos casos, la IoT de banda estrecha puede ser una buena solución, mientras que otros tipos pueden ser el mejor ajuste en diferentes escenarios. ¿La solución? Flexibilidad.

"Elija una conectividad que respalde su modelo de negocio y los requisitos generales del producto", dijo Davidson. "Aproveche los servicios de conectividad administrada para ayudar a mantener su producto más ágil y, de hecho, más seguro".

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La disponibilidad de red también es clave. Empresas como Wireless Logic conectan más de 10 millones de dispositivos IoT en 165 países porque ofrecen cobertura global a través de acceso local a las principales redes.

Cuando se piensa en la conectividad inteligente, los líderes reconocen los desafíos regulatorios, operativos y comerciales complejos de la IoT celular. Continuar desplegando dispositivos diseñados pensando en los consumidores no entregará el nivel de resiliencia, seguridad y flexibilidad que requiere la IoT.

La próxima generación de productos de IoT utilizará las tecnologías 4G, 5G y las últimas tecnologías LPWAN para garantizar la conectividad y el rendimiento en todo el ciclo de vida.

Tecnologías de transformación digital para soluciones ambientales

A lo largo de 2022, el medio ambiente ha sido un tema candente para la industria tecnológica. La mayoría de las empresas han reconocido los beneficios comerciales de ahorrar recursos y ganar clientes y socios con cadenas de suministro neutras en carbono y programas de compensación de carbono, pero otras organizaciones están utilizando la tecnología para dar un paso más allá.

Pooja Munshi, jefa de la tarea de transformación digital de la fuerza de trabajo de la UNEP (Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente), destacó nuevos proyectos ambientales tecnológicos.

"Impulsadas por la hiperconectividad, la automatización y los algoritmos, las empresas están transformando productos y servicios", dijo Munshi.

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Explicó que con hasta 45 mil millones de dispositivos conectados, la transformación digital crea muchos desafíos ambientales. Munshi abogó por la tecnología que puede generar inteligencia en tiempo real a escala planetaria, que sea transparente y que pueda generar resultados. La experta de la UNEP destacó la industria de IoT por sus oportunidades de optimización y el edge-cloud por su capacidad para reducir el consumo de recursos y mejorar el rendimiento.

Estas tecnologías se pueden utilizar para resolver problemas como la predicción de desastres, la planificación, la agricultura, la nutrición y el cambio climático. Munshi explicó que 104 países no monitorean la calidad del aire, a pesar de que nueve de cada diez personas en todo el mundo se ven afectadas por la contaminación del aire. Esta falta de monitoreo no está relacionada con restricciones presupuestarias, sino con la falta de acceso a tecnología de código abierto.

UNEP desarrolló una plataforma que proporciona una visión interactiva del estado mundial de la calidad del aire utilizando sensores de bajo costo, tecnología satelital, AI y la nube. La plataforma de calidad del aire de la UNEP permite a cualquier usuario explorar el estado de la contaminación del aire a medida que sucede de forma gratuita, buscar fuentes de contaminación por sector, profundizar en la acción política y obtener información sobre lo que se necesita para abordar la emergencia climática.

Otro proyecto de la UNEP, desarrollado en colaboración con National Geographic, Microsoft, NASA y otros, es el Laboratorio de Biodiversidad de la ONU. Trabajando con datos espaciales, la plataforma proporciona un mapa global con 400 capas de datos sobre la naturaleza, áreas protegidas, cambio climático, desarrollo sostenible y más.

El objetivo de la plataforma es ayudar a los responsables de la toma de decisiones y otros actores interesados con información valiosa para utilizar al tomar medidas. Ya sea desarrollando un proyecto nuevo o tratando de tener un impacto, la UNEP utiliza tecnologías como IoT, drones, satélites, la nube y el edge para construir un ecosistema digital planetario inteligente.

En la IoT Tech Expo Global, las empresas y organizaciones presentaron una nueva visión para el futuro de IoT que espera 75 mil millones de dispositivos conectados para 2030. Combinado con AI, la nube y la conectividad inteligente, IoT puede ser aprovechado para impulsar y optimizar el rendimiento, reducir desperdicios y energía, predecir desastres e interrupciones e informar mejor a los líderes.

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Para aquellos que deseen descubrir más sobre el tema, esta hoja de trucos de IoT y una mirada a las cinco principales tendencias a observar en IIoT serán de ayuda.

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